从反抗到融合，教你充实操作R+Python！

假如你从事数据科学的事变，也许会当即想到两种编程说话：R和Python。

究竟上，R和Python自己是很好的器材，但凡是被以为是竞争敌手。本日保举的这篇文章将会把两者举办较量，而不是将它们视为两种选择。

假如你在Google搜刮栏中输入R vs Python，会当即得到大量有关一方的上风的文章。

发生这种功效的缘故起因之一，是人们按照他们按照对编程说话行使的选择将数据科学规模分别为阵营，一个R营地和一个Python营地。并且这两个阵营每每不能调和相处，个中的成员都信托他们的说话优于对方。因此，在某种水平上，分歧并不在于器材，而在于——

为什么差异时行使呢?

数据科学中有很少一部门人同时行使Python和R。但究竟上，有许多人固然只用一种编程说话，但他们也想要行使另一个软件的某些成果。譬喻，R用户偶然会想要行使Python本机的面向工具手段，同样，一些Python用户也想用R中的各类统计漫衍。

上图是Red Monk在2018年第三季度举办的观测功效。这个观测数据来历于Stack Overflow和Github上的说话的风行度，它清晰地表白R和Python遍及度都较量高。因此，没有内涵的来由声名为什么我们不能在统一个项目上同时行使二者。我们的最终方针应该是更好地说明并得到更好的领略，编程说话的选择不该成为实现这一方针的障碍。

R与Python回首

让我们来看看这些说话以及它们的优弱点。

Python

自1991年宣布以来，Python一向很是受接待，并普及用于数据处理赏罚。利益有：

• 面向工具的说话。
• 普及的用途。
• 有许多扩展(成果)和强盛的社区支持。
• 简朴，易与领略和进修。
• 在pandas，numpy和scikit-learn这样的软件包上，Python是呆板进修勾当的绝佳选择。

可是，与R差异，Python没有效于统计计较的专用包。

R

R的第一个版本宣布于1995年，从当时起它就成为业界最常用的数据科学器材之一。

• 险些包括全部可以想到的统计应用措施的安装包。CRAN今朝拥有高出10k的包。
• 配备了完整的?可视化库，如ggplot2。
• 可以或许举办独立说明。

机能精采的R不是最快的说话，而且在处理赏罚大型数据集时偶然也许会内存过多。

充实操作这两种说话

我们可否同时操作R的统计手段和Python的编程手段?当我们可以轻松地在R或Python剧本中嵌入SQL代码时，为什么不将R和Python殽杂在一路呢?

根基上有两种要领可以在一个项目中同时行使Python和R.

在Python中行使R

• PypeR

(http://bioinfo.ihb.ac.cn/softwares/PypeR/)

PypeR提供了一种简朴的要领，通过管道从Python会见R。PypeR也包括在Python的Package Index中，它提供了一种更利便的安装方法。当Python和R之间不必要频仍的交互式数据传输时，PypeR出格有效。通过管道运行R，Python措施在流程操纵体系平台(包罗Windows 、GNU Linux和Mac OS)的子流程节制下，可以得到内存节制和可移植性方面的机动性。

pyRserve

(https://pypi.org/project/pyRserve/)

pyRserve行使Rserve作为RPC毗连网关。通过这种毗连，可以在Python顶用R配置变量，也可以长途挪用R函数。R工具作为Python实现的类的实例果真，在很多环境下R函数作为这些工具的绑定要领。

• rpy2

(https://rpy2.bitbucket.io/)

rpy2在Python历程中运行嵌入式R。它建设了一个框架，可以将Python工具转换为R工具，将它们转达给R函数，并将R输出转换回Python工具。rpy2更常用，而且在起劲开拓中。

在Python中行使R的一个利益是可以在Python中等闲行使R的强盛软件包，如ggplot2，tidyr，dplyr等。举一个例子，让我们看看如安在Python中行使ggplot2举办映射。

• 根基场景

https://rpy2.github.io/doc/latest/html/graphics.html#plot

• 几许

https://rpy2.github.io/doc/latest/html/graphics.html#geometry

在R中行使Python

我们可以行使下面个中一种更换要领在Python中运行R剧本：

• rJython

(https://r-forge.r-project.org/projects/rjython/)

该包通过Jython实现了Python的接口。它旨在让其他包可以或许与R一路嵌入python代码。

•  rPython

(https://cran.r-project.org/web/packages/rPython/index.html)

rPython又是一个应承R挪用Python的包。它使得在R中运行Python代码，举办函数挪用，分派和检索变量等成为也许。

• SnakeCharmR

(https://github.com/asieira/SnakeCharmR)

SnakeCharmR是rPython的当代版本。它是'rPython'的一个分支，它用了'jsonlite'而且比rPython有许多前进之处。

• PythonInR

(https://bitbucket.org/Floooo/pythoninr/)

PythonInR通过提供从内部与Python交互的函数，，使得从R内部会见Python变得很是轻易。

•  reticulate

(https://github.com/rstudio/reticulate)

（编辑：河北网）

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